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A767 機器學習的訓練資料 |
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從標註到資料科學的人類監督 掌握訓練資料的訣竅,提升AI專案成功率
「本書以全方位的視角解說如何產生高品質的訓練資料以及啟動新專案。」 —AnirudhKoul Pinterest機器學習、資料科學負責人
「要做好機器學習,必須學習如何訓練資料。本書的價值比黃金還要珍貴。」 —NealLinson I...
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A712 精通機器學習|使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow 第三版 |
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建立智慧型系統的概念、工具與技術
「這是一本出色的機器學習資源,包含淺顯易懂的解說,以及豐富的實用技巧。」 —FrançoisChollet Keras作者,《DeepLearningwithPython》作者
「本書是運用神經網路來解決問題的絕佳入門資源,涵蓋理論及實踐。推薦給想學習實用機器學習技術的人。...
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A727 Python資料科學學習手冊 第二版 |
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處理大量資料的基本工具
「這本書提供了清晰且易於遵循的範例,幫助您設置與使用最重要的資料科學和機器學習工具。」 —AnneBonner ContentSimplicity創辦人和CEO
Python是許多研究人員的首選工具,它擁有豐富的儲存、操作及洞察資料的程式庫。這些資源散布在資料科學的領域中,藉由本書,...
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A746 資料治理技術手冊 |
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實現資料可信度的人員、流程和工具
「現今組織產生的資料量和種類比以往任何時候都來得多,企業需要更加了解手中的資料並為未來趨勢做好準備,他們必須採行現代資料治理方式—透過事先設計而不是事後才想到。」 —JimCushman,Collibra產品長
當您將資料移動到雲端時,對於資料該如何治理,您需要考慮全面的管理...
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A738 設計機器學習系統|迭代開發生產環境就緒的ML程式 |
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「簡而言之,這是關於如何在公司構建、部署和擴展機器學習模型以獲得最大影響的最佳書籍。」 —JoshWills WeaveGrid軟體工程師和前任Slack資料工程總監
「在蓬勃發展但混亂的生態系統中,提供了ML從端到端的原則性視角,既是地圖又是指南針;大型科技公司內外的從業者必讀。」 —JacopoTaglia...
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A726 資料視覺化|使用Python與JavaScript 第二版 |
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擷取、清理、分析與轉換資料
「Kyran的書包含了大量資訊,從D3.js細節說明,到如何建構出由客製化互動式儀表板所使用的、且由資料庫所支持的API。可以肯定地說,您將從這本書中學到很多東西!」 —PeterCook,《D3StarttoFinish》作者
如何將原始、未經處理的資料轉化為動態的互動式web視...
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A725 Google Analytics學習手冊 |
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創造商業影響力與洞察先機
「藉助GoogleAnalytics的學習過程,熟悉這個數位行銷道具箱裡的每項工具,不僅能了解手上的資料、活化資料,還能創造出自己的競爭優勢,推動價值與成長。」 —MelindaSchiera,策略分析師
在數位行銷分析領域裡,當前最新的資料模型非GoogleAnalytics4莫屬...
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A709 Python資料分析 第三版 |
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使用pandas、NumPy和Jupyter進行資料整理
「Wes更新了這本新版本的內容,確保它是學習Python和pandas資料分析知識的首選資源。再多的言語都無法形容我是多麼推薦這本書。」 —PaulBarry 講師及O’Reilly《深入淺出Python》作者
這本權威的手冊將教你如何在Python...
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A720 Deep Learning 4|用Python進行強化學習的開發實作 |
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本暢銷系列作品的第4本書,這次的主題是強化學習。書中延續此系列的一貫風格,顯示實際的程式碼,讓讀者邊執行邊學習,不依賴外部程式庫,從零開始建置、學習支撐強化學習的基本技術與概念。
從「理論」與「實踐」兩方面著手,仔細解說強化學習這個複雜主題的構成要素,讓讀者確實掌握強化學習的獨特理論。有別於只用公式說明理論的書籍,讀...
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A713 數據網格|大規模提供資料驅動價值 |
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「一本「將數據視為產品」全面且重要的介紹,包括達成此目標所需的文化、流程、技術和團隊變革。」 ManuelPais 《TeamTopologies》共同作者
「Zhamak詳細說明DataMesh方法,讓這個新概念清晰且實用。」 GwenShapira NilePlatform共同創辦人與產品長,《Kafka...
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